УДК 004.8

Анализ автоматизированных и интеллектуальных методов распознавания звуковых паттернов

Тимофеев Кирилл Сергеевич – студент Московского технического университета связи и информатики

Аннотация: Распознавание звука является одной из наиболее актуальных задач, активно используемой в различных бытовых и профессиональных сферах жизнедеятельности. Вместе с этим остро стоит вопрос, связанный с повышением качества и эффективности распознавания. Цель работы заключается в проведении анализа относительно наиболее эффективной применимости автоматизированных и интеллектуальных инструментов в распознавании звуковых паттернов. Автором акцентируется внимание на том, что именно интеллектуальные методы и машинное обучение, в частности, становятся незаменимым инструментом в решении данных задач. В результате работы сформированы доводы относительно важности и необходимости использования интеллектуальных методов в задачах по распознаванию звуковых паттернов.

Ключевые слова: распознавание звука, машинное обучение, звуковой паттерн, набор шаблонов.

Введение

Развитие компьютерных технологий способствует повышению качества и эффективности решения целого ряда задач как в бытовой, так и профессиональной сфере жизнедеятельности человека. В частности, одной из актуальных задач с использованием информационных технологий является распознавание звуковых паттернов [1]. Распознавание речи и звуков является одной из наиболее актуальных задач. Такие инструменты находят свое активное использование практически во всех областях жизнедеятельности человека. Вместе с этим остается актуальным вопрос относительно выбора автоматизированных и интеллектуальных инструментов распознавания.

Основная часть

Распознавание звуковых паттернов является актуальной задачей для множества областей деятельности современного человека. Активное использование таких инструментов наблюдается в сферах образования, медицины, транспорта и иных. Именно с использованием технологий распознавания звука представляется возможность автоматизации и повышения качества при решении различных задач [2]. Основным преимуществом распознавания звуков также является рационализация и оптимизация использования ресурсов в каждой конкретной сфере. Так, к примеру, в медицине можно автоматизировать задачи распознавания звуков кашля и значительно сократить потерю ресурсов при использовании труда человека.

Основными инструментами для решения задачи распознавания звуковых паттернов могут являться автоматизированные и интеллектуальные технологии. Основной особенностью автоматизированных технологий является то, что принцип их работы основан на использовании ограниченных шаблонов. В то время, как использование машинного обучения позволяет производить непрерывное обучение системы и ее совершенство [3]. Это, в свою очередь, увеличивает не только качество распознавания, но и расширяет области возможного использования технологий, основанных на машинном обучении. На рисунке 1 представлены сравнительные показатели автоматизированных инструментов распознавания звуковых паттернов и инструментов, основанных на технологии машинного обучения.

Рисунок 1. Сравнение автоматизированных и интеллектуальных инструментов распознавания.

Как видно из рисунка 1, каждый из данных методов распознавания звуковых паттернов имеет индивидуальные преимущества, недостатки и особенности. Вместе с этим, интеллектуальные инструменты отличаются менее значительными недостатками и более весомыми преимуществами относительно автоматизированных инструментов. Так, к примеру, благодаря способности к самообучению использование вторых методов позволяет решать более широкий круг задач с более высоким качеством и эффективностью [4].

Помимо этого, инструменты, основанные на машинном обучении, позволяют системам распознавания звуков адаптироваться к различным условиям и изменениям в среде, что делает их более гибкими и надежными в решении реальных задач [5]. Такие системы распознавания также могут обучаться на больших объемах данных, что позволяет им улучшать свою производительность и точность распознавания звуковых паттернов с течением времени.

Заключение

Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнение анализа относительно использования автоматизированных и интеллектуальных методов в задачах по распознаванию звуковых паттернов. В заключение необходимо отметить, что машинное обучение позволяет существенно снизить затраты времени и ресурсов, необходимых для анализа и интерпретации звуковых данных. Это особенно важно в тех областях, где требуется обработка больших объемов аудиоинформации. Использование машинного обучения в распознавании звуковых паттернов увеличивает эффективность и точность этого процесса, что имеет широкое практическое применение в различных областях и значительно превосходит по своим параметрам в количественном и качественном отношении автоматизированные средства.

Список литературы

1. Садыкова А.А., Амиргалиев Е.Н. Изучение применения автоматического распознавания речи // Colloquium-journal. 2020. № 11 (63). С. 44-47.
2. Урсол Д.В., Болгова Е.В., Черноморец Д.А., Черноморец А.А. Об алгоритме распознавания звуков основе косинус преобразования // Научный результат. Информационные технологии. 2022. № 4. С. 67-75.
3. Обухов Д.С. Разработка современной системы распознавания русскоязычной телефонной речи // УБС. 2021. № 89. С. 106-122.
4. Никитин П.В., Осипов А.В., Плешакова Е.С., Корчагин С.А., Горохова Р.И., Гатауллин С.Т. Распознавание эмоций по аудио сигналам как один из способов борьбы с телефонным мошенничеством // Программные системы и вычислительные методы. 2022. № 3. С. 1-13.
5. Сайгин А.А., Плотникова Н.П. Подготовка данных для обучения нейронных сетей, решающих задачу разделения источников сигнала // E-Scio. 2023. № 3 (78). С. 112-122.